진행형 세분화를 이용한 MR 이미지로부터 뇌종양을 식별하기 위한 프레임워크

초록 목적 본 연구는 뇌종양이라는 중대한 건강 문제를 다루며, 자기공명영상(MRI) 이미지에서 종양 세분화의 정확성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 주요 연구 질문은 새로운 하이브리드 수역-클러스터링 프레임워크와 그 기초가 되는 반지름 및 강도 측정법(PS-RIM) 알고리즘을 사용하여 MR 이미지를 진행형으로 세분화하는 효과성을 조사합니다. 목표는 기존 방법론을 초월하여 MR 이미지 내 뇌종양의 탐지 및 세분화를 개선하는 것입니다. 방법론은 세 단계의 과정으로 구성됩니다. 전처리 단계에서는 이미지의 명확성을 높이기 위해 노이즈 감소 및 강도 정규화 기술이 적용됩니다. 다음 단계는 종양 영역을 정확하게 구획하기 위한 형태학적 처리, 엣지 검출 및 임계값 처리를 포함하는 영역 기반 세분화입니다. 마지막 후처리 단계에서는 클러스터링 기계 학습 기술, 특히 K-평균 클러스터 알고리즘을 통합하여 종양 식별을 정밀화하여 세분화 정확성을 높이고 위양성을 줄입니다. 결과 프레임워크는 다양한 MR 이미지에서 종합적인 평가를 통해 기존 세분화 방법에 비해 정확성이 크게 향상되었음을 보여줍니다. 프레임워크 내의 PS-RIM 알고리즘은 MR 이미지에서 종양 외형의 다양한 표현을 효과적으로 포착합니다. 연구는 종양 탐지에서 98.11%라는 인상적인 정확도 기록을 남겨, 향상된 식별 및 세분화 품질을 입증했습니다. 결론 본 연구는 PS-RIM 알고리즘에 의해 구동되는 하이브리드 수역-클러스터링 프레임워크가 MR 이미지에서 뇌종양의 탐지 및 구별을 현저하게 개선한다고 결론지었습니다. 이는 뛰어난 정확성과 회복력, 계산 효율성을 보여줍니다. 이 발견은 의학 진단에서 컴퓨터 비전 및 이미지 분석을 발전시키는 데 상당한 잠재력을 지니며, 뇌종양 관리에서 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 그래픽 초록